企业IT数据库上云技术实践
企业数字化转型的技术路线图与实践案例
企业数字化转型的技术路线图与实践案例随着信息技术的发展，越来越多的企业开始意识到数字化转型的重要性。
数字化转型不仅是一种趋势，更是企业生存和发展的需要。
但在数字化转型的过程中，企业如何选择适合自己的技术路线和实践方案呢？一、技术路线图数字化转型需要寻找一种合适的技术路线，只有这样才能实现数字化转型的目标。
技术路线的选择应该考虑到企业的实际情况，包括企业的规模、业务类型、现有的信息化建设、人才队伍等多方面的因素。
以下是一些常见的技术路线：1. 云计算云计算是将数据和应用程序放在云端服务器上进行处理和存储，通过互联网传输来完成业务需求，并以服务方式向用户提供。
云计算可以大幅度降低企业的IT成本，提高数据的处理速度和存储能力，同时还可以实现业务无缝扩展。
2. 大数据分析大数据分析是指通过各种技术手段对海量数据进行挖掘、分析和利用，从而获得可应用的信息。
大数据分析可以帮助企业在市场判断、精准营销、企业管理、产品研发等方面取得重大突破，提高运营效率和效益，提升企业核心竞争力。
物联网技术是将各种传感器、处理器、通信技术等技术应用到各种物品上，实现物品之间的互联互通和信息共享，形成一个智能化的系统。
物联网技术可以改变企业的运营方式，促进企业创新，优化生产力，提高销售效率等。
二、实践案例技术路线图固然重要，但实践案例更为直观，以下是几个数字化转型成功的案例：1. 斗鱼直播斗鱼直播是一家专业的游戏直播平台，其业务范围覆盖了游戏、娱乐、竞技、电竞、社交等多个领域。
斗鱼直播通过科技手段，实现了游戏直播实时互动、粉丝互动、弹幕互动等功能。
通过数字化转型，斗鱼直播成功实现了游戏行业的转型升级，带领整个行业向着数字化方向不断发展。
2. 京东物流京东物流是京东集团旗下致力于解决最后一公里配送难题的物流服务平台。
京东物流采用了大数据分析技术，通过分析配送范围、配送时间、配送员等多种数据，实现了配送效率的最大化。
同时，京东物流采用了云计算技术，解决了传统物流服务中的IT问题，提高了配送信息实时性和准确性。
搭建云平台实验报告
搭建云平台实验报告一、引言云计算作为一种强大的技术，已经对现代企业和个人的IT需求产生了巨大的影响。
通过构建一个云平台，可以充分利用云计算资源，提供高效便捷的服务。
本实验旨在通过搭建一个云平台，实践云计算相关知识，并探索其内部原理和功能。
二、实验内容1. 硬件环境准备首先，我们需要准备一台具备虚拟化支持的服务器。
这里我们选择了一台配置较高的服务器，并安装最新版本的虚拟化软件。
2. 虚拟化环境搭建在准备好硬件环境后，我们开始搭建虚拟化环境。
首先，安装Hypervisor，这是一种虚拟化软件，可以创建和管理虚拟机。
我们选择了开源软件VirtualBox 作为我们的Hypervisor。
3. 虚拟机操作系统安装接下来，我们需要选择一个操作系统，并在虚拟机上安装它。
在本实验中，我们选择了一款流行的Linux发行版Ubuntu作为我们的操作系统。
在虚拟机中安装Ubuntu十分简单，只需按照提示进行即可。
4. 云平台搭建在完成虚拟机的安装后，我们开始搭建云平台。
云平台可以提供一系列云服务，如云存储、云数据库、云计算等。
在本实验中，我们将搭建一个简单的云存储服务。
首先，我们需要安装并配置一种分布式存储系统，如Ceph。
然后，配置Ceph集群，并将它们与云平台进行集成。
接着，我们需要编写相应的代码，实现文件的上传、下载和删除等功能。
最后，我们测试云存储服务的性能和可靠性。
三、实验过程1. 硬件环境准备我们选择了一台配备Intel Core i7处理器和32GB内存的服务器作为我们的云平台。
这台服务器支持虚拟化技术，可以满足我们的需求。
2. 虚拟化环境搭建我们下载并安装了VirtualBox软件，并按照官方文档进行了配置。
VirtualBox 提供了一个直观的图形界面，可以方便地管理虚拟机。
3. 虚拟机操作系统安装我们下载了Ubuntu的ISO镜像，并在VirtualBox中创建了一个新的虚拟机。
然后，我们按照安装向导的提示，完成了Ubuntu的安装。
IT服务的最佳实践和技术方案
IT服务的最佳实践和技术方案I.IT服务的概念及重要性IT服务，是指通过IT技术来支持业务，提供高效、全面的信息化服务。
现代企业越来越依赖信息技术，IT服务已成为企业信息化建设的重要组成部分，对于企业的发展和运营至关重要。
II.IT服务的最佳实践1. IT服务管理的流程化IT服务管理应该建立一套完整的流程，将服务请求、变更管理、事件管理等过程化并标准化，以确保各环节的有效性与可控性。
2. IT服务管理的自动化IT服务的自动化可以降低IT管理成本、优化服务体验和提高IT服务质量。
例如，将故障自动派单、自动告警等操作纳入IT服务管理系统的操作范畴，大大节约IT工作人员的时间和精力。
3. IT服务管理的优化IT服务应不断进行优化，追求更高的效率和更优的服务体验。
例如，对常见故障进行持续性分析，以寻找问题发生的根源并解决之，从而达到持续性问题消除的效果。
III. IT服务的技术方案1. IT服务管理系统（ITSM）IT服务管理系统是IT企业管理中必不可少的技术方案之一，通过ITSM管理系统，可以实现统一性的IT服务管理、运维管理，加快企业生产速度，提高员工效率。
2. 虚拟化虚拟化将物理资源转变为虚拟资源的技术，实现了计算资源更为灵活和规模化管理。
虚拟化技术可以帮助企业提高IT资源利用率，并有效地优化IT资源管理。
3. 云计算云计算技术是目前尤其重要的技术方案之一。
云计算技术通过提供虚拟化的高性能计算资源平台，将IT服务从应用开发、部署和维护层次中分离出来，进一步提高IT服务质量与效率。
IV. 结论综上所述，IT服务对于现代企业的发展至关重要。
通过流程化、自动化、优化化的IT服务最佳实践，以及IT服务管理系统、虚拟化、云计算等技术方案，可以有效提高企业的IT服务质量、效率及准确性，为企业的发展打下坚实基础。
云计算在企业数字化转型中的应用与实践
云计算在企业数字化转型中的应用与实践一、引言随着近年来数字化转型的课题的增多，云计算也成为了其中最为瞩目的技术之一。
当前，越来越多的企业正在采用云计算技术，以提高其数字化化水平，实现更高效率的运营和管理。
本文将探讨云计算在企业数字化转型中的应用与实践。
二、云计算的概念及分类云计算是一种基于互联网的计算方式，它通过将数据存储和计算资源提供给用户，实现高效、安全和可靠的数据处理和应用。
在云计算的基础上，还涌现出了私有云、公有云、混合云等各种分类。
1. 私有云私有云指的是一种只面向特定组织或企业的云计算服务，其主要目的在于提高企业内部 IT 系统、网络和数据的安全性，确保数据不外泄。
2. 公有云公有云即针对全社会或所有客户而开放的云计算服务，它将资源分配到云计算环境中，客户只需要按照消费模式，购买需要的计算资源即可。
3. 混合云混合云是一种结合了私有云和公有云的架构，它可以帮助企业在公有云和私有云之间寻找最佳平衡点，从而达到最佳效果。
它将不同的云计算资源组合在一起，以提供更高效的 IT 解决方案，使企业的数据及信息处理更加灵活、高效、可靠。
三、企业数字化转型中的云计算应用1. 数据存储与备份企业在数字化转型过程中，数据的管理变得越来越重要。
云计算服务可以为企业提供数据存储、备份和恢复的解决方案，将所有数据集中存放在云上，以确保数据的可靠性、安全性和可用性。
同时，云计算还提供了即时数据恢复的能力，以确保企业的数据在遭受事故或损失时能够及时恢复。
2. 大数据分析处理随着社会和市场的变化，企业需要更加细化的市场分析和数据分析，以为企业的管理和决策提供有力的支持。
这时候，云计算服务可以为企业提供大规模数据存储、处理和分析的能力，以使企业更好地掌握市场、客户和产品等信息，从而提高企业的效率和竞争力。
3. 业务系统迁移企业通常会将自己的业务系统部署在本地机房中，但面临着维护成本高、系统容量难以扩大等问题。
采用云计算服务可以将业务系统迁移到云上，以便实现在线化、高可靠性、灵活可扩展等优点，同时还可以为企业的系统管理带来极大的便利。
网络云服务实践心得体会
随着互联网技术的飞速发展，云计算已成为信息时代的重要基础设施。
近年来，我国政府高度重视云计算产业的发展，大力推动云计算技术在各行各业的应用。
作为一名网络工程师，我有幸参与了一次网络云服务的实践项目，以下是我对这次实践的一些心得体会。
一、云服务的优势1. 高效性与传统IT服务相比，云服务具有极高的效率。
在云平台上，用户可以快速获取所需的资源，无需购买物理服务器，节省了大量时间和成本。
同时，云服务可以根据用户需求动态调整资源，实现资源的最大化利用。
2. 可靠性云服务提供商通常拥有多个数据中心，通过分布式部署，确保了服务的稳定性和可靠性。
即使某个数据中心出现故障，其他数据中心可以立即接管，保证业务的连续性。
3. 灵活性云服务具有高度的灵活性，用户可以根据实际需求调整资源配置，实现业务的快速扩展。
此外，云服务支持跨地域、跨平台的应用，便于企业实现全球业务布局。
4. 成本节约与传统IT服务相比，云服务具有更高的性价比。
用户只需按需付费，无需承担高昂的硬件、软件和维护费用，降低了企业的运营成本。
二、实践过程1. 项目背景本次实践项目是为某企业搭建一套基于云计算的办公系统。
企业希望实现以下目标：（1）提高办公效率，降低运营成本；（2）实现跨地域、跨平台办公，满足员工随时随地办公的需求；（3）保障数据安全，防止信息泄露。
2. 项目实施（1）需求分析在项目实施初期，我们与企业进行了深入的沟通，了解其业务需求、技术架构和预算等因素。
根据需求分析，我们确定了以下技术方案：① 采用虚拟化技术，将物理服务器虚拟化为多个虚拟机，提高资源利用率；② 选择可靠的云服务提供商，确保数据安全和业务连续性；③ 部署办公系统，包括邮件、日程、文档管理等功能；④ 实现跨地域、跨平台办公，支持移动办公。
（2）技术选型针对项目需求，我们选择了以下技术：① 虚拟化技术：采用VMware vSphere，实现物理服务器的虚拟化；② 云服务提供商：选择阿里云作为云服务提供商，其拥有丰富的云计算资源和优质的服务；③ 办公系统：采用Office 365，实现邮件、日程、文档管理等功能；④ 移动办公：采用钉钉等移动办公应用，实现跨地域、跨平台办公。
云计算平台架构设计及实践
云计算平台架构设计及实践云计算是当今IT技术的一个重要趋势，其通过网络技术将资源集中起来并提供给用户使用，成为了许多企业、机构和个人的首选。
云计算平台架构的设计则是云计算服务提供商落地的第一步，其合理性和稳定性直接关系到云计算服务的质量。
一、云计算平台架构设计的基本原则云计算平台架构的设计需要遵循一些基本原则，以保证平台的整体性能和灵活性。
这些基本原则包括：1. 可靠性云计算平台应该具有高可靠性，防止由于任何因素导致平台的宕机或数据丢失。
平台的冗余机制、备份机制、负载均衡机制等都应该得到有效的实现。
2. 可扩展性云计算平台应该具有高可扩展性，随着用户规模和服务规模的增长，能够灵活地扩展计算、存储和网络等方面的资源，以满足用户需求。
3. 安全性云计算平台应该具有高安全性，保护用户数据的隐私和机密性，同时防止黑客攻击、病毒侵袭和数据泄漏等信息安全问题的发生。
4. 灵活性云计算平台应该具有高灵活性，可以根据需求提供多种服务和定制化的解决方案，能够满足用户的不同需求。
二、云计算平台架构的组成云计算平台架构包含了多个组件，其中核心组件包括：1. 虚拟化层虚拟化层是云计算平台架构的核心组成部分，其主要作用是将物理设备等基本资源进行抽象，划分为多个虚拟的资源进行使用。
虚拟化层包括虚拟机管理器、虚拟磁盘管理器、虚拟网络管理器等组成部分。
2. 存储层存储层是云计算平台架构的另一核心组成部分，其主要作用是提供数据和文件的存储和备份服务。
存储层包括网络存储、分布式文件系统、块存储等组成部分。
3. 网络层网络层是云计算平台架构中实现虚拟化和数据交换的关键部分，其主要作用是提供虚拟网络和物理网络之间的转换服务。
网络层包括虚拟网络、SDN技术、负载均衡等组成部分。
三、云计算平台架构的实践云计算平台架构的实践需要结合实际需求，并根据不同的场景和业务模式进行不同的选择和优化。
以下是一些经典的架构实践和案例。
1. OpenStack架构OpenStack是一个开源的云计算平台架构，其由虚拟化组件、存储组件和网络组件构成。
关于企业上云情况汇报
关于企业上云情况汇报随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到上云的重要性，并积极采取行动。
作为一家新兴的科技公司，我们也积极响应国家政策，加快企业上云的步伐，以提升企业的信息化水平和竞争力。
在此，我将向大家汇报我们企业上云的情况。
首先，我们对企业上云的意义有了清晰的认识。
云计算可以帮助企业实现资源共享、弹性扩展、成本节约等优势，同时提升了企业的灵活性、安全性和可靠性。
这意味着我们可以更加高效地利用资源，更好地满足客户需求，提升企业的竞争力。
其次，我们在上云过程中遇到了一些挑战。
例如，我们需要对现有的业务系统进行改造和迁移，这需要耗费大量的人力和物力。
同时，安全和隐私问题也是我们考虑的重点，我们需要确保在上云过程中数据不会泄露或丢失，这需要我们投入更多的精力和资源来保障。
接着，我们采取了一系列措施来应对这些挑战。
首先，我们制定了详细的上云计划，包括资源调配、系统迁移、安全保障等方面的具体措施和时间表。
其次，我们加大了对员工的培训力度，让他们能够更好地适应新的云计算环境，提升工作效率。
同时，我们也加强了对安全和隐私问题的监控和管理，确保数据的安全性和完整性。
最后，我们已经取得了一些成果。
通过上云，我们的业务系统得到了升级和优化，提升了整体的运行效率和稳定性。
同时，我们也在成本控制和资源利用方面取得了一些积极的效果。
这些成果为我们未来的发展奠定了良好的基础。
总的来说，企业上云是一项复杂而又重要的工作，需要我们全力以赴，克服各种困难和挑战。
我们相信，在未来的发展中，云计算将会成为企业信息化的重要支撑，为我们带来更多的机遇和挑战。
我们将继续努力，不断完善和优化我们的上云工作，为企业的发展贡献力量。
以上就是我们企业上云情况的汇报，谢谢大家的聆听。
希望我们能够共同努力，为企业的发展开辟更加广阔的空间。
IT技术支持企业云端服务平台解决方案
IT技术支持企业云端服务平台解决方案第1章企业云端服务平台概述 (4)1.1 云计算技术背景 (4)1.2 企业云端服务平台发展现状 (4)1.3 企业云端服务平台的核心价值 (5)第2章企业云端服务平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 平台服务层 (5)2.1.3 应用服务层 (5)2.1.4 展现层 (6)2.1.5 安全管理层 (6)2.2 技术架构 (6)2.2.1 服务架构 (6)2.2.2 技术选型 (6)2.2.3 部署方式 (6)2.3 安全架构 (7)2.3.1 数据安全 (7)2.3.2 网络安全 (7)2.3.3 主机安全 (7)2.3.4 应用安全 (7)第3章云计算资源管理 (7)3.1 虚拟化技术 (7)3.1.1 服务器虚拟化 (7)3.1.2 存储虚拟化 (7)3.1.3 网络虚拟化 (7)3.2 计算资源调度 (8)3.2.1 静态调度策略 (8)3.2.2 动态调度策略 (8)3.2.3 跨数据中心的计算资源调度 (8)3.3 存储资源管理 (8)3.3.1 分布式存储系统 (8)3.3.2 数据备份与恢复 (8)3.3.3 数据去重与压缩 (8)3.4 网络资源管理 (8)3.4.1 虚拟私有云（VPC） (9)3.4.2 负载均衡 (9)3.4.3 网络安全 (9)第4章云服务类型与配置 (9)4.1 基础设施即服务（IaaS） (9)4.1.1 IaaS服务组件 (9)4.1.2 IaaS服务配置 (9)4.2.1 PaaS服务组件 (10)4.2.2 PaaS服务配置 (10)4.3 软件即服务（SaaS） (10)4.3.1 SaaS服务组件 (10)4.3.2 SaaS服务配置 (10)4.4 服务配置与优化 (10)4.4.1 资源配置优化 (10)4.4.2 安全配置优化 (10)4.4.3 功能配置优化 (11)第5章企业云端服务平台运维管理 (11)5.1 运维管理体系构建 (11)5.1.1 组织架构 (11)5.1.2 流程规范 (11)5.1.3 运维团队建设 (11)5.2 监控与报警机制 (11)5.2.1 监控体系 (11)5.2.2 报警机制 (11)5.2.3 报警处理流程 (11)5.3 自动化运维工具 (11)5.3.1 配置管理工具 (12)5.3.2 自动化部署工具 (12)5.3.3 自动化监控工具 (12)5.4 容灾备份与恢复 (12)5.4.1 容灾备份策略 (12)5.4.2 备份验证 (12)5.4.3 恢复演练 (12)第6章企业云端服务平台安全性保障 (12)6.1 安全策略制定 (12)6.1.1 安全策略框架构建 (12)6.1.2 安全策略内容制定 (13)6.1.3 安全策略更新与维护 (13)6.2 访问控制与身份认证 (13)6.2.1 访问控制策略 (13)6.2.2 身份认证机制 (13)6.3 数据加密与保护 (13)6.3.1 数据加密策略 (13)6.3.2 数据备份与恢复 (13)6.3.3 数据访问权限控制 (13)6.4 安全审计与合规 (13)6.4.1 安全审计 (14)6.4.2 合规性检查 (14)6.4.3 安全事件应急响应 (14)第7章企业云端服务平台功能优化 (14)7.1.1 功能指标体系构建 (14)7.1.2 监控工具与平台 (14)7.1.3 功能评估方法 (14)7.2 负载均衡技术 (14)7.2.1 负载均衡算法 (14)7.2.2 负载均衡器选型 (14)7.2.3 负载均衡策略调整 (15)7.3 缓存技术 (15)7.3.1 缓存策略 (15)7.3.2 缓存实现方式 (15)7.3.3 缓存优化 (15)7.4 数据库优化 (15)7.4.1 数据库选型 (15)7.4.2 SQL优化 (15)7.4.3 数据库功能监控与调整 (15)第8章企业云端服务平台定制化服务 (15)8.1 业务需求分析 (15)8.1.1 企业业务流程梳理：分析企业的核心业务流程，识别业务痛点和瓶颈，为云端服务平台的定制化提供依据。
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1
+治理
2
数据治理（标准，规范）
源端数据库类型
数据库对象类型
工
目标端数据库类型
具
是否隐私/绝密数据
离线\批量
链
数据量
唯一索引
增量时间戳
……
2
数据领域-方法论
3
数据设计（代码，SQL）
+运营
针对海量重复场景的运营
拉式贴源增量集成场景 拉式贴源全量集成场景
推式集成场景 CDC实时集成场景
3
+AI
算法引入和注入，效率提升
SQL语法改造 跨AZ的读写和高可用
STEP3: 迁移
领域迁移策略（核心-> 非核心） 场景迁移策略（简单->复杂) 上下游协同，关联影响分析 平滑迁移+并行系统保障
自研服务
自研单体
软件包
场景服务
电商应用
经营分析
运营分析
实时分析
自助分析
数据感知
RDBMS
KV Database
数据建模
数据底座
数据加工
Document Database
云数据基础设施
DWS
TimeSeries Database
Graph Database
大数据
分类
整体架构设计 切换策略
前端应用改造
后端服务改造
数据库设计
分布式方案 上线方案 高可用
数据工具
工作项
数据域架构整体梳理 DDD领域模型设计
数据库选型 软件包的去O方案 具体切换策略和计划
前端功能解耦 前端交互体验优化
中台服务化 数据处理代码实现逻辑
云数据库和传统非云数据库能力有区别（分布式），不能简单直接搬迁。
B.ETL
JOB：单个ETL任务逻辑
数据应用
15+IOC应用
数据中台 数据湖
（OLAP）
数据源 （OLTP）
2022年
EDW
2020年
离线区 OPBI
2021年
实时区 DWI
③入湖（湖内搬迁）
2020年~2022年
ERP，EFIN，SCM…（重构）
主题库（高斯） 数据湖（高斯）
③入湖（湖内搬迁） ①入湖（推式入湖）
ERP（高斯）
重构
C.存储过程
存储过程：1000~5000行
6
集团去O上云三部曲，应对O(n³）复杂性
STEP1: 清理解耦
识别低流量无用数据资产 OLTP和OLAP解耦 老系统解耦 存量系统逐步封版本
STEP2: 新能力
+运营（面向场景的运营服务） +治理（元数据驱动） +AI（基于AI提升效率 +云（使用云云原生能力）
云-MySQL 5K+
6W U+ TB级 4PB+
云PostgreSQL：
类别
云-PG
实例数
400
CPU 内存 存储
5K U+ TB级 TB级
云 MongoDB：
类别 实例数 CPU 内存 存储
云-Mongo 4K+
3W U+ TB级 PB级
云DWS（高斯A）：
类别 集群数量 节点数 数据量
云-PG 27 500
传统数仓TeraData
$478M ↓ 12%
Teradata 布 2019财 年 第 四 季度财报，全年收入19亿美 元，同比下降12%
数据来源：Gartner
预计到2025年中国区数据库市场空间总计约104亿美金（以Gartner为 基数），其中OLTP约62亿、OLAP约24亿、NoSQL约18亿
数据比对/修复专题 实时数仓计算专题
分布式事务专题 分布式访问中间件专题
数据归档清理专题 数据切换策略专题
数据集成 CDC
数据融合 任务调度
工具链专题
数据迁移 实时计算
ETL 数据服务
数据稽核
分布式 中间件
RDBMS
In-Memory Database
数据库专题
KV Database
Document Database
企业IT数据库上云技术实践
技术创新，变革未来
企业数据库市场以及上云趋势分析
关系型
70%
2021年， 70%的企业应用仍 然首选关系型数据库
开源
25%
2022年，开源RDBMS产品 占据25%的RDBMS收入
公有云
50%
2021, 云RDMBS占据50% 的RDBMS收入
场景融合
75%
操作型/分析型场景中的数据 库，重合度达75% in 2019
PB级
上述为集团内部迁移到云的部分数据
3
企业去O上云的复杂度 O(n³） 交易+分析+集成
1. 应用复杂度
数仓 20W+作业依赖 (A），主要是(B) ETL作业，或者(C) 存储过程作业
A.调度
调度： 复杂JOB依赖
2. 交易和分析的依赖
数据/服务的上下游依赖，业务对象重构带来模型变化
3. 数据库层面的挑战
Graph Database
In-Memory Database
数据联接
Data warehouse
数据共享
TimeSeries Database
大数据
6
成果： +治理 +运营 +AI +云的数据库迁移方案
1
场 景
企业场景
数据集市场景 实时流场景 IOC运营分析场景 数据主题场景 IOT构建场景 数据仓库构建场景 非结构化文档分析场景 海量离线分析场景 DataLab场景 自助入湖场景 安全隐私场景
GaussDB(for Influx) (开放生态)
GaussDB(for Redis) (开放生态)
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
RDS：开源数据库服务 RDS for MySQL/PostgreSQL
公有云
HCSO
HCS
集团内部的数据库业务从自建转向直接使用云服务
云MySQL：
类别 实例数 CPU 内存 存储
2
流程IT数据库上云进展
GaussDB：基于统一的DFV技术架构打造的自研数据库服务
关系型数据库服务
GaussDB(openGauss) (开源生态)
GaussDB(for MySQL/PostgreSQL) (开放生态)
非关系型数据库服务
GaussDB(for Mongo) (开放生态)
GaussDB(for Cassandra) (开放生态)
观点：
1. 数据库总体市场空间依然强劲增长, 中国数据库市场增 长 迅速，远超全球市场
2. 中国数据库市场其中45%以上是云服务形态 ，云数据库 增速远超整个数据库市场增速。
3. OLTP和OLAP有融合的趋势，大数据和数据库走向一体化
云化数仓SnowFlake
$500M ↑ 237%
2020年，云化数仓Snowflake 估价120亿美金
增量抽数算法 PD算法 整合算法
增量抽数主键算法 DLT->SDI算法 稽核对数算法
算法引入，效率提升
拉式贴源集成算法组合
4
+云
基于云原生的重新选型
数据底座
6
数据库上云需要大量的投入和积累
DDD领域建模专题 云数据实时同步专题
融合数据共享专题 数据库高性能专题
数据库上云战场
解决方案专题
分布式访问专题 数据主权专题